| はじめに i |
| 第I部 種内の多様性の評価と保全 |
| 第1章 発芽生態学の技法 3 |
| 1.1 休眠・吸水・発芽 5 |
| （1）休眠の解除／発芽に適切な条件 5 |
| （2）休眠の解除 6 |
| （3）発芽をもたらす生理的プロセスと休眠 6 |
| （4）相対的休眠 8 |
| 1.2 休眠とその解除 10 |
| （1）休眠の多様性 10 |
| （2）休眠の解除・誘導をもたらす要因 11 |
| Box-1.1 ヌルデの硬皮休眠解除に必要な条件 16 |
| Box-1.2 親植物体の上での休眠の発達と種子の休眠状態の変動性 19 |
| 1.3 発芽の温度依存性と発芽のタイムコース 19 |
| Box-1.3 発芽の温度・時間依存性を記述するモデル 21 |
| 1.4 休眠・発芽温度特性とそのスクリーニング法 22 |
| （1）休眠・発芽温度特性の大きな種間差 22 |
| （2）発芽を支配する環境要因としての温度の重要性 23 |
| （3）休眠・発芽温度反応のスクリーニング法 24 |
| （4）段階温度法で得られるさまざまな種特異的反応パターンとその解釈 25 |
| （5）スクリーニング研究が明らかにした種子発芽戦略 31 |
| Box-1.4 段階温度法の実際 29 |
| Box-1.5 段階温度法を用いた比較発芽生態学の研究 32 |
| 1.5 種子の寿命と運命 39 |
| （1）保存時の環境条件と種子の寿命 39 |
| （2）種子の寿命と土壌中の種子の運命 41 |
| （3）土壌シードバンクと休眠・発芽戦略 42 |
| （4）土壌シードバンクの動態を支配するプロセス 45 |
| Box-1.6 種子の運命を追跡するための「埋士／回収法」 43 |
| 第2章 光環境の調査・評価法 49 |
| 2.1 光環境の測定 50 |
| （1）センサーを用いた測定 50 |
| （2）全天写真による測定 55 |
| Box-2.1 相対光量子束密度の測定手法 54 |
| 2.2 保全対象となる植物の生育に適した光環境の検討方法 58 |
| Box-2.2 相対成長率（RGR） 59 |
| 第3章 植物の保全遺伝学的解析・評価法 63 |
| 3.1 DNAマーカーを用いたジェネットの識別法 65 |
| Box-3.1 ジェネットの識別法 66 |
| 3.2 交配実験による繁殖様式や近交弱勢の推定法 67 |
| （1）繁殖様式の推定法 67 |
| （2）近交弱勢の推定法 69 |
| Box-3.2 人工授粉実験による繁殖様式の推定方法 68 |
| 3.3 個体の由来集団の推定法 70 |
| （1）アサインメントテスト 70 |
| （2）Paetkau et al.（1995）のアサインメント手法（狭義のアサインメントテスト） 75 |
| （3）由来の確率的判定（Exclusion Test） 77 |
| （4）アサインメントテストの精度 78 |
| （5）その他のアサインメント法 79 |
| Box-3.3 フリーソフトウェアGeneClass2を用いた解析手順 71 |
| Box-3.4 グループ単位のアサインメントテスト 76 |
| 第4章 外来魚の保全遺伝学的解析・評価法 83 |
| 4.1 「外来魚」の遺伝学的調査 85 |
| （1）「見えない外来魚」の遺伝的手法による検出 85 |
| （2）ミトコンドリアDNAの塩基配列データの利点と限界 86 |
| Box4.1 「見えない外来種」検出のためのマーカー選択戦略 86 |
| 4.2ミトコンドリアDNA塩基配列にもとづく調査法 88 |
| （1）サンプル調整とDNA抽出 88 |
| （2）PCRによる増幅 89 |
| （3）塩基配列の決定 91 |
| （4）データベース検索 92 |
| （5）系統学的解析 92 |
| （6）ハプロタイプの頻度と系統情報の検討 96 |
| （7）参考情報との照合 97 |
| Box-4.2 プライマーの設計 91 |
| Box-4.3 サンプリングにおける留意事項 93 |
| 第II部 種・個体群の評価と保全 |
| 第5章 生物多様性情報の整備法 108 |
| 5.1 地理情報の整備技法 106 |
| （1）位置情報の必要性 106 |
| （2）GISによる位置情報の取得 106 |
| （3）GoogleMapsの活用 107 |
| （4）電子地図帳ソフトの活用 109 |
| （5）アドレスマッチングによる方法 110 |
| （6）分布図の作成 110 |
| Box-5.1 手軽に位置情報を入力する方法 108 |
| Box-5.2 オープンソースGISの利用 111 |
| Box-5.3 生物多様性情報の集計解析と豊富なデータセットを提供するDIVA-GIS 112 |
| 5.2 地理情報の記述様式 113 |
| （1）自然地名と住所 113 |
| （2）地点精度と形状の記述 113 |
| （3）座標系と測地系 114 |
| （4）絶滅危倶種に関する地理情報の公開 114 |
| 5.3 生物多様性データの標準フォーマット 115 |
| （1）データスキーマ 115 |
| （2）Darwin Core version 1.4 115 |
| （3）Darwin Coreにおける採集日の記述 120 |
| （4）Darwin Coreの必須項目と拡張項目 120 |
| （5）メタデータの整備 121 |
| 5.4 生物多様性情報の発信 121 |
| （1）GBIFとサイエンスミュージアムネット 121 |
| （2）情報発信の方法 128 |
| （3）自然史博物館や研究機関の役割 124 |
| 5.5 生物多様性情報の創出に向けた課題 125 |
| 第6章 広域スケールでの生物空間分布解析法 129 |
| 6.1 空間分布解析における問題 131 |
| 6.2 生息の指標と環境条件－一般化線形モデル 132 |
| Box-6.1 統計モデルのパラメータ推定－ロジスティック回帰と最尤法 183 |
| 6.3 環境条件と空間スケール－バッファー解析とカーネル解析 135 |
| Box-6.2 距離カーネルを用いた解析例 137 |
| 6.4 「隣は似ている」分布データ－条件付き自己回帰 138 |
| Box-6.3 条件付き自己回帰モデル（CAR）の適用例 139 |
| 6.5 時間変化する空間分布－パーコレーションモデル 141 |
| Box-6.4 待ち時間の確率－パーコレーションモデルの尤度142 |
| 6.6 データの不完性への対応 144 |
| （1）発見率を考慮した統計モデル 144 |
| （2）在のみデータからの分布予測 145 |
| Box-6. 5出現確率と発見率を同時に推定する 146 |
| 6.7 評価と予測に活かす 148 |
| （1）より現実的な統計モデルの構築 148 |
| （2）不確実な未来の予測 149 |
| Box-6.6 階層的に自然をとらえる－階層ベイズモデル 150 |
| 6.8 今後の発展方向 152 |
| 第7章 生物個体数の指標化法 157 |
| 7.1 全国長期モニタリング調査の特徴 159 |
| （1）測定誤差 160 |
| （2）欠損値 150 |
| （3）調査員による違い 160 |
| 7.2 個体数変化の指数化法 161 |
| （1）一般化線形モデル 161 |
| （2）一般化加法モデル 164 |
| （3）階層モデル 168 |
| Box-7.1 一般化線形モデルを用いた個体数指数推定 162 |
| Box-7.2 一般化加法モデルを用いた個体数指数推定 165 |
| Box-7.3 階層ベイズモデルを用いた個体数指数推定 167 |
| 7.3 個体数指数の解析法 158 |
| （1）個体数指数の要約－｢警報システム」 169 |
| （2）個体数指数の一般化－統合指数と比較法 170 |
| 7.4 生物個体数指標化の意義 173 |
| 第8章 水辺の侵略的外来種排除法.179 |
| 8.1 わが国の里地里山の水辺の侵略的外来種の現状 180 |
| 8.2 排除の計画・立案 181 |
| 8.3 侵略的外来種の影響と排除の実例 182 |
| （1）オオクチバス 182 |
| （2）アメリカザリガニ 184 |
| （3）ウシガエル 189 |
| （4）排除イベントにあたっての注意と排除後の個体および餌の処理 190 |
| Box-8.1 石川県におけるオオクチバスの排除 184 |
| Box-8.2 石川県と千葉県におけるアメリカザリガニの排除 187 |
| 8.4 排除を通じて得られる情報 190 |
| （1）侵略的外来種の効果的な排除手法の評価 190 |
| （2）排除による侵略的外来種への効果 192 |
| （3）排除による在来生物相の回復への効果 193 |
| （4）排除の際のコストと努力量 195 |
| Box-8.3 除去法による個体数推定 191 |
| Box-8.4 胃内容分析1 94 |
| 8.5 モニタリング 196 |
| 8.6 地域の理解の必要性と情報の共有 196 |
| Box-8.5 オオクチバス侵入に対する地域の予防策 197 |
| 第III部 群集・生態系の評価と保全・再生 |
| 第9章 食物網構造・栄養段階の評価法 208 |
| 9.1 安定同位体解析の利点 205 |
| Box9.1 胃内容物から栄養段階を推定する方法 205 |
| 9.2 安定同位体を用いた解析 206 |
| （1）指標としての安定同位体 206 |
| （2）食物綱解析 206 |
| （3）研究例 208 |
| 9.3 同位体比の分析とデータ解析 209 |
| 9.4 混合モデルを用いた解析 209 |
| Box-9.2 同位体比分析の手順 210 |
| Box-9.3 栄養段階と食物連鎖長の算出方法 213 |
| 9.5 今後の展望 214 |
| 第10章 水田害虫に対する捕食性天敵の機能評価法 217 |
| 10.1 広食性天敵の害虫抑制効果の評価法 217 |
| （1）天敵による害虫被害の抑制の仕組み 219 |
| （2）イネ害虫に有効な広食性天敵の特定法 222 |
| Box-10.1 生命表解析と変動主要因分析による広食性天敵の役割評価 220 |
| 10.2 野外実験による因果関係の検証法 230 |
| 10.3 農家の参加による生きもの調査とデータ活用 232 |
| 10.4 今後の課題 233 |
| 第11章 水文・水質環境の調査法 239 |
| 11.1 水収支の調査・算定方法 242 |
| （1）地下水位・湛水水位の測定242 |
| （2）降雨・蒸発散の測定 248 |
| （3）透水性の測定 249 |
| Box-11.1 ゲージ圧式水位計と絶対圧式水位計 243 |
| Box-11.2 水位計の設置方法と水位計算方法 244 |
| Box-11.3 GPS測量 245 |
| Box-11.4 気象データの取得 246 |
| Box-11.5 地下水の流量と透水係数および透水量係数 251 |
| Box-11.6 オーガーホール法による透水係数の測定法 252 |
| 11.2 水質の調査方法 253 |
| （1）電気伝導度（EC）の測定 253 |
| （2）栄養塩類濃度の測定 254 |
| Box-11.7 イオンクロマトグラフィー法によるイオン濃度の測定法 255 |
| 第12章 リモートセンシングによる植生評価法 259 |
| 12.1 ハイパースペクトルリモートセンシングの特徴と利点 261 |
| （1）ハイパースペクトルリモートセンシングと植生の分光特性 261 |
| （2）ハイパースペクトルセンサーの種類およびデータの取得 |
| 12.2 ハイパースペクトルリモートセンシングによる植生評価法 265 |
| （1）ハイパースペクトル画像の取得と画像処理 266 |
| （2）現地の植生調査 269 |
| （3）ハイパースペクトル画像・植生データの解析 270 |
| （4）絶滅危倶種を含む草本植物の潜在的ハビタットの地図化 273 |
| Box-12.1 放射量補正と幾何補正 267 |
| Box-12.2 画像データの変換 268 |
| Box-12.3 グランドトゥルースとして利用できる既存資料 270 |
| Box-12.4 画像の分類 271 |
| Box-12.5 種の在・不在データや植生区分などカテゴリーデータのときの推定精度の評価 272 |
| 第13章 湿地履歴の研究法 277 |
| 13.1 古生態学の考え方 278 |
| 13.2 湿地履歴の調査手法 281 |
| Box-12.1 湿地履歴の調査手法 282 |
| 13.3 調査データの解析手法 287 |
| 13.4 古生態学と保全生態学 291 |
| 13.5 保全・再生への応用 292 |
| 第14章 湿地の土壌シードバンク調査法 297 |
| 14.1 植生の動態と土壌シードバンク 298 |
| （1）永続的土壌シードバンクとは 298 |
| （2）植生再生への土壌シードバンクの活用 301 |
| Box-14.1 湿地植生の動態と土壌シードバンク 300 |
| 14.2 土壌シードバンク調査法 302 |
| （1）実生発生法の利点 302 |
| （2）実生発生法による土壌シードバンク調査 303 |
| Box-14.2 実生発生法による土壌シードバンク調査 304 |
| 14.3 参加型プログラムによる湿地土壌シードバンクの調査 309 |
| （1）渡良瀬遊水地 309 |
| （2）「お宝探し」プロジェクト 310 |
| （3）参加型プログラムによる調査の成果 311 |
| おわりに 315 |
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